Microsoft affirme que sa nouvelle puce quantique Majorana 2 est 1 000 fois plus fiable que son prédécesseur, et pourrait disposer d'une machine quantique commercialement viable d'ici 2029

Microsoft affirme que sa nouvelle puce quantique Majorana 2 est 1 000 fois plus fiable que son prédécesseur, et prétend qu'elle pourrait disposer d'une machine quantique commercialement viable d'ici 2029

Microsoft a dévoilé Majorana 2, une puce quantique de nouvelle génération qui, selon l'entreprise, est 1 000 fois plus fiable que son prédécesseur, et a déclaré qu'elle prévoyait désormais de livrer un ordinateur quantique évolutif d'ici 2029 — réduisant ainsi de moitié son calendrier initial. Au cœur de ces gains de stabilité se trouve un changement de matériaux : alors que la puce précédente utilisait de l'aluminium pour ses composants supraconducteurs, Majorana 2 utilise à la place du plomb. Microsoft a développé cette puce à l'aide de sa plateforme d'IA agentique, Microsoft Discovery, dont la société a également annoncé qu'elle était désormais accessible à tous ses clients.

L'informatique quantique est le sous-domaine de l'informatique qui traite des calculateurs quantiques et des modèles de calcul associés. L'informatique quantique utilise des phénomènes décrits par la mécanique quantique, comme l'intrication quantique ou la superposition quantique, tandis que l'informatique dite « classique » n'exploite que des phénomènes décrits par la physique classique, tels que l'électricité ou la mécanique classique. Les opérations n'y reposent plus sur la manipulation de bits dans un état 1 ou 0, mais de qubits en superposition d'états 1 et 0.

Un ordinateur quantique est un ordinateur, réel ou théorique, qui exploite de manière fondamentale des phénomènes quantiques tels que la superposition et l'intrication. Il est largement admis qu'un ordinateur quantique pourrait effectuer certains calculs à une vitesse exponentiellement supérieure à celle de n'importe quel ordinateur classique. Par exemple, un ordinateur quantique à grande échelle pourrait venir à bout de certains systèmes de chiffrement couramment utilisés et aider les physiciens à réaliser des simulations physiques. Cependant, les implémentations matérielles actuelles de l'informatique quantique sont encore largement expérimentales et ne conviennent qu'à des tâches spécialisées.

En juin 2023, Microsoft a présenté sa feuille de route pour la construction de son propre superordinateur quantique, utilisant les qubits topologiques sur lesquels les chercheurs de l'entreprise travaillent depuis plusieurs années. Krysta Svore, vice-présidente de Microsoft chargée du développement quantique avancé, a déclaré que l'entreprise pensait qu'il faudrait moins de dix ans pour construire un superordinateur quantique utilisant ces qubits et capable d'effectuer de manière fiable un million d'opérations quantiques par seconde. Il s'agit d'une nouvelle mesure introduite par Microsoft alors que l'ensemble de l'industrie cherche à dépasser l'ère actuelle de l'informatique quantique intermédiaire bruyante (NISQ).

Récemment, Microsoft a dévoilé Majorana 2, une puce quantique de nouvelle génération qui, selon l'entreprise, est 1 000 fois plus fiable que son prédécesseur, et a déclaré qu'elle prévoyait désormais de livrer un ordinateur quantique évolutif d'ici 2029 — réduisant ainsi de moitié son calendrier initial. La durée de vie des qubits sur la nouvelle puce atteint en moyenne 20 secondes, et la société a indiqué que certains qubits avaient conservé leur état pendant près d’une minute. Sur la puce précédente, les qubits ne survivaient que moins de 12 millisecondes avant de s’effondrer, a rapporté Bloomberg. Majorana 2 ajoute également quatre qubits par rapport à son prédécesseur, portant le total à 12, et fonctionne à une vitesse d’une microseconde par opération, a déclaré la société.

Au cœur de ces gains de stabilité se trouve un changement de matériaux : alors que la puce précédente utilisait de l'aluminium pour ses composants supraconducteurs, Majorana 2 utilise à la place du plomb. La société a déclaré que les propriétés du plomb le rendent plus efficace pour isoler les qubits des interférences environnementales qui conduisent à des erreurs de calcul. Comme le plomb se dissout dans l'eau, les ingénieurs ont dû mettre au point un processus de fabrication spécialisé pour éviter qu'il ne soit perdu pendant la production de la puce.


Microsoft a développé cette puce à l'aide de sa plateforme d'IA agentique, Microsoft Discovery, dont la société a également annoncé qu'elle était désormais accessible à tous ses clients. Selon la société, les agents ont pris en charge des tâches allant de la réalisation de mesures complexes et de l'affinement du processus de fabrication à l'analyse minutieuse de près de 20 ans de recherches accumulées, en passant par la mise en évidence de défauts de fabrication qui avaient échappé aux chercheurs humains. « L'IA agentique a imprégné presque tout ce que nous faisons — elle est tout simplement devenue une partie très naturelle de notre flux de travail », a déclaré Chetan Nayak, Technical Fellow chez Microsoft, dans un communiqué.

Microsoft adopte une approche différente de l'informatique quantique par rapport à la plupart de ses concurrents. Comme l'a rapporté Quartz à propos des stratégies concurrentes de Microsoft, IBM et Nvidia, la méthode de Microsoft repose sur des qubits topologiques — qui stockent l'information quantique sur deux particules ou plus plutôt que sur une seule — ce qui les rend théoriquement moins sujets aux erreurs que les qubits supraconducteurs utilisés par des entreprises comme Google et IBM. IBM a annoncé le mois dernier un engagement de 10 milliards de dollars dans le matériel quantique et s'est fixé 2029 comme objectif pour un système évolutif.

Le programme quantique de Microsoft a fait l'objet d'un examen minutieux de la part de certains physiciens qui affirment que l'entreprise n'a pas publié suffisamment de données pour vérifier ses affirmations. Une autre préoccupation est apparue lorsque la revue Science a informé ses lecteurs qu'elle avait ouvert une enquête sur les données d'un article de Microsoft sur l'informatique quantique publié en 2020. Un chercheur de Microsoft a déclaré aux journalistes que des scientifiques de la DARPA participent chaque semaine aux travaux quantiques de l'entreprise et ont reçu un accès complet à ses données.

Parallèlement à Majorana 2, Microsoft a présenté une version préliminaire de l'application Microsoft Discovery que les particuliers peuvent télécharger gratuitement et exécuter localement avec un compte GitHub Copilot, a indiqué l'entreprise.

Cette annonce intervient alors que le 21 mai 2026, les actions des entreprises spécialisées dans l'informatique quantique ont connu une forte hausse lors des échanges avant l'ouverture de la Bourse, après l'annonce par le gouvernement américain de l'octroi d'une aide financière de 2 milliards de dollars à neuf entreprises actives dans ce secteur. Dans le cadre de cet accord conclu, le gouvernement américain acquiert des participations dans ces entreprises.

Voici l'annonce de Microsoft :

Présentation de Majorana 2 . Comment la nouvelle puce quantique de Microsoft a vu sa fiabilité multipliée par 1 000 grâce à l’IA agentique de Microsoft Discovery

Microsoft a dévoilé aujourd’hui Majorana 2, sa toute nouvelle puce quantique topologique dotée d’une pile de matériaux de nouvelle génération et de qubits 1 000 fois plus fiables que leurs prédécesseurs. Grâce à ces progrès, l’équipe prévoit désormais de mettre au point un ordinateur quantique évolutif d’ici 2029, réduisant ainsi de moitié son calendrier initial.

En mettant à profit les récentes avancées en matière d’IA agentique spécialement conçue pour accélérer le processus scientifique et la collaboration, l’équipe quantique de Microsoft surmonte les principaux obstacles liés à la fiabilité, à la vitesse et à la taille qui ont limité l’application de l’informatique quantique à des scénarios concrets.

Par exemple, les qubits de la nouvelle puce peuvent conserver leur état quantique 1 000 fois plus longtemps que ceux de la première génération, ce qui permet des calculs plus fiables. Alors que d’autres approches courantes mesurent la « durée de vie » d’un qubit en microsecondes, Majorana 2 offre une durée de vie moyenne de 20 secondes, certains cas pouvant atteindre une minute. Cette amélioration est à peu près comparable à l’invention d’une batterie de téléphone qui, au lieu de s’épuiser en une journée, pourrait durer près de trois ans avec une seule charge.

Cette fiabilité exceptionnelle, cette vitesse élevée (opérations en une microseconde) et la petite taille des qubits (1/100e de millimètre) ont mis l’équipe sur la voie de la réalisation d’un ordinateur quantique évolutif présentant un intérêt commercial d’ici 2029. Une telle machine pourrait s’attaquer à des problèmes épineux dans les domaines de la santé mondiale, de l’approvisionnement alimentaire, de la durabilité, de la production d’énergie et bien d’autres encore, a déclaré l’entreprise.

« Nous devons apporter des améliorations chaque année qui nous rapprocheront de la mise au point d’un ordinateur qui, selon nous, aura une valeur commerciale et sociétale considérable », a déclaré Chetan Nayak, Technical Fellow chez Microsoft. « Nous devons continuer à suivre cette feuille de route pour y parvenir, mais où en sommes-nous par rapport à l’année dernière ? Nous sommes 1 000 fois meilleurs. »


Désormais, ceux qui recherchent des avancées scientifiques ou techniques peuvent tirer parti de la même expertise en IA agentique que celle utilisée par l’équipe quantique de Microsoft dans son programme Majorana.

La société a également annoncé aujourd’hui la disponibilité générale de Microsoft Discovery, sa plateforme complète permettant aux organisations de se lancer dans la R&D de pointe. Celle-ci combine des agents IA spécialisés pour la recherche et le développement scientifiques, un moteur Discovery qui pilote les flux de travail de recherche et de raisonnement, ainsi qu’une sécurité, une gouvernance et une transparence de niveau entreprise.

Microsoft a également présenté en avant-première une application Microsoft Discovery dotée de fonctionnalités essentielles que les particuliers peuvent télécharger gratuitement et exécuter localement sur leur ordinateur avec un compte GitHub Copilot, ce qui réduit les obstacles à l’accès à la recherche avancée basée sur l’IA.

Microsoft Discovery permet aux chercheurs de déployer des équipes d’agents autonomes, guidées par l’expertise humaine, capables de raisonner à partir de vastes quantités de connaissances, de générer des hypothèses, d’optimiser des expériences, de valider des théories et d’apprendre dans une boucle continue. Des contrôles intégrés permettent de garantir que la recherche reste en adéquation avec les priorités, les normes de sécurité et de conformité, ainsi que les exigences de sûreté.

« Au cours de l’année qui a suivi notre lancement, nous avons vu des clients mettre en œuvre des cas d’utilisation dans des secteurs critiques tels que les sciences de la vie, la chimie et les matériaux, l’énergie, l’industrie manufacturière et les biens de consommation », a déclaré Aseem Datar, vice-président corporate chargé de l’innovation produit pour Microsoft Discovery. « Avec des entreprises comme Syensqo qui développent des fluides de nouvelle génération pour la fabrication de semi-conducteurs, les opportunités d’impact sont immenses. »

Les scientifiques et ingénieurs de l’équipe quantique utilisent eux-mêmes les capacités d’IA agentique de Microsoft Discovery pour gérer les flux de travail, automatiser les mesures, optimiser la fabrication, repérer des défauts jusque-là inaperçus et proposer de nouvelles solutions.


« L’IA agentique a imprégné presque tout ce que nous faisons — elle est tout simplement devenue une partie très naturelle de notre flux de travail », a déclaré Nayak.

« Les agents peuvent vraiment accélérer les choses autant ou aussi peu que vous le souhaitez. Cela peut se limiter à rassembler des informations et à les résumer, ou aller plus loin en les synthétisant davantage ou en générant une hypothèse intéressante. Je pense que c’est extrêmement puissant à l’heure actuelle. »

L’IA agentique peut aider à découvrir de nouveaux matériaux

Majorana 1, lancé l’année dernière, était révolutionnaire car il utilisait un supraconducteur topologique, une catégorie particulière de matériaux capable de créer un état de la matière entièrement nouveau permettant un calcul quantique plus stable. Pour améliorer la validation de principe initiale, l’équipe a réexaminé la composition des matériaux.

Le supraconducteur Majorana d’origine utilisait de l’aluminium, mais Majorana 2 utilise du plomb, couramment utilisé pour protéger les personnes et les équipements contre les radiations dans les hôpitaux et les environnements industriels. Dans un ordinateur quantique, un supraconducteur au plomb aide à protéger les qubits fragiles des perturbations cosmiques susceptibles de les rendre instables, mais il a fallu des années pour trouver comment surmonter d’autres compromis. « C’était en fait un changement assez important, et cela a conduit à de très, très grandes améliorations de la qualité du dispositif », a déclaré Nayak.

Bien que cette ligne de recherche sur les matériaux ait débuté bien avant l’avènement de l’IA agentique, l’équipe s’en est servie pour aider à gérer la fabrication du nouveau dispositif, et Microsoft Discovery est désormais utilisé de manière plus intensive pour les futurs travaux sur les matériaux Majorana.


Les parties critiques des dispositifs quantiques Majorana sont conçues atome par atome. Pour maintenir chaque atome à sa place, un autre matériau, une impureté, peut être ajouté à la structure cristalline. Mais en ajouter trop ou de manière incorrecte perturbe le système, c’est donc un équilibre difficile à trouver, a déclaré Zulfi Alam, vice-président corporate chargé de l’informatique quantique chez Microsoft.

« Trouver la recette exacte, la quantité adéquate à ajouter pour obtenir la structure énergétique souhaitée, nécessite de nombreuses expérimentations dans l’ancien ordre des choses. Dans le nouvel ordre des choses, grâce aux simulations, on peut voir où se trouve la cible la plus probable. Et grâce à ces connaissances, dans l’idéal, une seule expérimentation suffit », a-t-il déclaré.

L’IA agentique peut analyser des informations à grande échelle

Le projet d’informatique quantique comporte de nombreux éléments interdépendants : logiciels, architecture, conception, pile de matériaux, processus de fabrication, mesures, etc. Un changement dans un domaine a des répercussions qui peuvent nécessiter des ajustements ailleurs. Les agents IA aident l’équipe à suivre ces connexions complexes et interdépendantes, a déclaré Nayak.

Le projet quantique génère également d’énormes quantités de données – près de deux décennies de données, dans de nombreux formats différents. Avant l’IA, ces données étaient cloisonnées. « Lorsque vous exécutez des agents IA sur ces données, ils sont capables de les resynthétiser et d’établir des corrélations que nous, en tant qu’êtres humains, ne pouvons pas percevoir, car aucun individu ne dispose d’une vision aussi globale sur une telle masse de données », a déclaré Alam.


De plus, l’équipe quantique est répartie dans plusieurs pays et compte des spécialistes dans des domaines très variés, tels que la physique, le génie mécanique et le génie des procédés. Il est impossible pour une seule personne d’être experte en tout. C’est un problème courant dans la recherche scientifique interdisciplinaire, c’est pourquoi l’équipe quantique de Microsoft a créé un agent IA chargé d’organiser et d’analyser les informations, et de faciliter leur recherche par les autres.

« L’IA est capable de synthétiser les connaissances issues de toutes ces disciplines différentes », a déclaré Alam, ce qui évite à chacun de perdre du temps et de se compliquer la vie en interrogeant des spécialistes ou en se documentant sur un autre sujet. L’IA agentique peut « traiter en parallèle une quantité considérable d’informations en un temps record pour vous fournir une recommandation », a-t-il ajouté. L’IA ne fait que donner des conseils ; elle ne prend pas de décisions. « Le scientifique reste toujours en boucle. »

L'IA agentique peut accélérer les expériences

La création d'un état topologique nécessite le réglage de centaines de paramètres. Ce n'est qu'ensuite que la mesure, élément clé pour effectuer des calculs quantiques, peut commencer. Lorsqu'ils sont effectués par une personne, ces processus prennent chacun plusieurs semaines. En fait, la mesure est si difficile et si chronophage que l'équipe avait tenté de l'automatiser il y a quelques années à l'aide de formes antérieures d'apprentissage automatique, mais cela s'était avéré impossible, a déclaré Alam.

Grâce aux capacités agentiques disponibles dans Microsoft Discovery, l'équipe a pu créer un agent IA spécialisé pour cette tâche, ce qui a réduit la durée du cycle de plusieurs ordres de grandeur, a-t-il déclaré.

Les capacités de reconnaissance de formes de l’IA ont facilité la tâche difficile consistant à mesurer l’état du qubit et à détecter s’il y a un nombre pair ou impair de milliards d’électrons sur un fil semi-conducteur. Les agents IA exécutent le processus automatiquement et en continu, construisant une carte 3D des conditions qu’un seul scientifique ne serait jamais capable de réaliser de la même manière, a déclaré Alam.

« L’utilisation d’une IA agentique pour automatiser les mesures a changé la donne », a-t-il déclaré. « Elle effectue des calculs mathématiques et commence à se demander : “Hé, où puis-je trouver le point le plus bas où tout fonctionne plus ou moins ?” Et elle peut effectuer tous ces ajustements de tension en parallèle, ce qu’un humain ne peut pas faire. Notre esprit fonctionne de manière plus linéaire. »

L’IA agentique peut faire taire le bruit

Les données ne sont pas des informations : elles doivent être filtrées, analysées et replacées dans leur contexte pour avoir un sens. Par exemple, l’équipe a développé un agent IA capable de combiner des connaissances en physique, en matériel et en organisation pour filtrer les données brutes issues du processus de fabrication de l’équipe quantique et détecter une lecture de capteur de température non calibrée qui faussait les résultats.


Alam compare ce processus au résumé généré par l’IA d’un appel Teams, qui ignore les plaisanteries amicales pour énumérer les trois ou quatre points clés. « C’est exactement ce que fait l’IA à plus grande échelle lorsqu’il s’agit de science », a-t-il déclaré.

Microsoft Discovery a été conçu comme une plateforme associant l’IA à la méthode scientifique, et bon nombre des outils d’IA agentique utilisés par l’équipe quantique sont transférables et pertinents pour l’exploration scientifique dans d’autres domaines.

Ce type de R&D de pointe fondamentalement nouveau permet à un scientifique « d’être le point d’ancrage et d’examiner simultanément de très nombreuses disciplines différentes avec une très grande précision, et d’être capable d’en tirer des corrélations », a déclaré Alam. « C’est l’essence même de ce que toute équipe de pointe hautement performante souhaite accomplir. »

Source : Annonce de Microsoft

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